一种艇员人体效能衰退程度预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种艇员人体效能衰退程度预测方法及系统，属于人体效能监测领域，基于艇员人体效能衰退主观风险估计、艇员人体效能检测结果和前一时刻艇员人体效能衰退程度的先验信息，将上述信息结合后利用基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型预测艇员在t时刻的人体效能衰退程度F

【技术实现步骤摘要】
一种艇员人体效能衰退程度预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及人体效能监测领域，特别是涉及一种艇员人体效能衰退程度预测方法及系统。

技术介绍

[0002]现有的对艇员疲劳状况的研究可分为主观量表评价和疲劳检测。
[0003]主观量表评价采用主观问卷的方式评价艇员疲劳状况，主观成分较多，单独使用主观量表的评价结果容易产生偏差，差异性较大。
[0004]疲劳检测可分为行为学指标检测和生理信号检测，但单一行为学指标或生理信号指标评价结果具有偶然性，抗干扰能力差，且艇员人体效能衰退在不同指标间的表现侧重点不同，不应以等权重简单融合。
[0005]现有的研究中很少考虑艇员人体效能衰退程度的先验信息，没有将这些信息以合理方式融合在一起，对艇员人体效能衰退程度的预测精度较低，难以全面评价艇员人体效能衰退程度。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种艇员人体效能衰退程度预测方法及系统，可以准确预测艇员人体效能衰退程度。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种艇员人体效能衰退程度预测方法，所述预测方法包括：
[0009]获取t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
、t-1时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-1
和t时刻艇员人体效能检测结果，i＝1,2,3,4,5；所述艇员人体效能检测结果包括：作业能力测试结果，认知能力测试结果，心理能力测试结果，生理能力测试结果，体能测试结果；
[0010]根据所述t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
、所述t-1时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-1
和上述t时刻艇员人体效能检测结果，利用基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型预测艇员在t时刻的人体效能衰退程度F
t
。
[0011]可选的，所述基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型为
[0012]对应的f为t时刻的艇员人体效能衰退程度；
[0013]其中：
[0014][0015][0016][0017][0018]其中；P(
·
|
·
)表示条件概率；
[0019]f为疲劳状态值，f1为累加的疲劳度，f2为表示B
*
和D
*
中累加的疲劳度；f、f1和f2的取值范围均为0-99；
[0020]为t时刻作业能力B1测试结果，为t时刻认知能力B2测试结果，为t时刻心理能力B3测试结果，为t时刻生理能力B4测试结果，为t时刻体能B5测试结果；
[0021]为t时刻艇员人体效能检测结果对应的权重，为作业能力B1测试结果在t时刻的权重，认知能力B2测试结果在t时刻的权重，为心理能力B3测试结果在t时刻的权重，为生理能力B4测试结果在t时刻的权重，为体能B5测试结果在t时刻的权重；
[0022]r为艇员人体效能衰退风险估计值，r＝0,1,2,3,4；
[0023]P(R
t
＝r)表示取t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
等于某一艇员人体效能衰退风险估计值的概率。
[0024]可选的，
[0025]t＝1时，
[0026]t＝2时，的确定方法具体包括：
[0027]获取t-1时刻的艇员人体效能检测结果t-1的艇员人体效能衰退风险估计R
t-1
、t-1时刻的艇员主观评价结果L
t-1
和t-2时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-2
，P(F0＝f)＝0.01；
[0028]根据所述t-1时刻的艇员人体效能检测结果所述t-1的艇员人体效能衰退风险估计R
t-1
和所述t-2时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-2
，利用得到
[0029]计算与L
t-1
差值的绝对值，记为
[0030]根据利用利用和得到相应的
[0031]其中，其中，
[0032]可选的，
[0033]所述t时刻艇员人体效能检测结果包括经验值集合和相应的疲劳概率集合
[0034]根据将所述经验值集合进行归一化处理后划分为5类，得到其中：为的第j个观测值，为的第j个观测值，
[0035]将的数据乘以100之后记为f
ij
为的第j个观测值，f
ij
＝0～99；对所述t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
乘以100之后记为r
j
为的第j个观测值，r
j
＝0～99；
[0036]统计和f
ij
得到P(F
t
＝f1|F
t-1
＝f2)和P(F
t
＝f)相应的概率；
[0037]结合r
j
得到P(F
t
＝f|R
t
＝r)和P(R
t
＝r)相应的概率。
[0038]一种艇员人体效能衰退程度预测系统，所述预测系统包括：
[0039]获取模块，用于获取t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
、t-1时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-1
和t时刻艇员人体效能检测结果i＝1,2,3,4,5；所述艇员人体效能检测结果包括：作业能力测试结果，认知能力测试结果，心理能力测试结果，生理能力测试结果，体能测试结果；
[0040]预测模块，用于根据所述t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
、所述t-1时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-1
和上述t时刻艇员人体效能检测结果利用基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型预测艇员在t时刻的人体效能衰退程度F
t
。
[0041]可选的，所述基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型为
[0042]对应的f为t时刻的艇员人体效能衰退程度；
[0043]其中：
[0044][0045][0046][0047][0048]其中；P(
·
|
·
)表示条件概率；
[0049]f为疲劳状态值，f1为累加的疲劳度，f2为表示B
*
和D
*
中累加的疲劳度；f、f1和f2的取值范围均为0-99；
[0050]为t时刻作业能力B1测试结果，为t时刻认知能力B2测试结果，为t时刻心理能力B3测试结果，为t时刻生理能力B4测试结果，为t时刻体能B5测试结果；
[0051]为t时刻艇员人体效能检测结果对应的权重，为作业能力B1测试结果在t时刻的权重，认知能力B2测试结果在t时刻的权重，为心理能力B3测试结果在t时刻的权重，为生理能力B4测试结果在t时刻的权重，为体能B5测试结果在t时刻的权重；
[0052]r为艇员人体效能衰退风险本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种艇员人体效能衰退程度预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：获取t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
、t-1时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-1
和t时刻艇员人体效能检测结果所述艇员人体效能检测结果包括：作业能力测试结果，认知能力测试结果，心理能力测试结果，生理能力测试结果，体能测试结果；根据所述t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
、所述t-1时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-1
和上述t时刻艇员人体效能检测结果利用基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型预测艇员在t时刻的人体效能衰退程度F
t
。2.根据权利要求1所述的艇员人体效能衰退程度预测方法，其特征在于，所述基于概率图模型的艇员人体效能衰退模型为图模型的艇员人体效能衰退模型为对应的f为t时刻的艇员人体效能衰退程度；其中：其中：其中：其中：其中；P(
·
|
·
)表示条件概率；f为疲劳状态值，f1为累加的疲劳度，f2为表示B
*
和D
*
中累加的疲劳度；f、f1和f2的取值范围均为0-99；为t时刻作业能力B1测试结果，为t时刻认知能力B2测试结果，为t时刻心理能力B3测试结果，为t时刻生理能力B4测试结果，为t时刻体能B5测试结果；为t时刻艇员人体效能检测结果对应的权重，为作业能力B1测试结果在t时刻的权重，认知能力B2测试结果在t时刻的权重，为心理能力B3测试结果在t时刻的权重，为生理能力B4测试结果在t时刻的权重，为体能B5测试结果在t时刻的权重；r为艇员人体效能衰退风险估计值，r＝0,1,2,3,4；P(R
t
＝r)表示取t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
等于某一艇员人体效能衰退风
险估计值的概率。3.根据权利要求2所述的艇员人体效能衰退程度预测方法，其特征在于，t＝1时，t＝2时，的确定方法具体包括：获取t-1时刻的艇员人体效能检测结果t-1的艇员人体效能衰退风险估计R
t-1
、t-1时刻的艇员主观评价结果L
t-1
和t-2时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-2
，P(F0＝f)＝0.01；根据所述t-1时刻的艇员人体效能检测结果所述t-1的艇员人体效能衰退风险估计R
t-1
和所述t-2时刻的艇员人体效能衰退程度F
t-2
，利用得到计算与L
t-1
差值的绝对值，记为根据利用利用和得到相应的其中，其中，4.根据权利要求3所述的艇员人体效能衰退程度预测方法，其特征在于，所述t时刻艇员人体效能检测结果包括经验值集合和相应的疲劳概率集合根据将所述经验值集合进行归一化处理后划分为5类，得到其中：为的第j个观测值，为的第j个观测值，将的数据乘以100之后记为f
ij
为的第j个观测值，f
ij
＝0～99；对所述t时刻的艇员人体效能衰退风险估计R
t
乘以100之后记为r
j
为的第j个观测值，r
j
＝0～99；统计和f
ij
得到P(F
t
＝f1|F
t-1
＝f2)和P(F
t
＝f)相应的概率；
结合r
j
得到P(F
t
＝f|R
t
＝r)和P(R
t
＝r)相应的概率。5.一种艇员人体效能...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞丽萍，郭良，王鑫，梁晋，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：